土地财政、房地产泡沫与经济增长关系的实证分析——以深圳市为例

聂高辉，宋 璐

（江西财经大学 信息管理学院，南昌 330013）

1998年，我国政府取消了持续数十年的福利分房制度，进行了住房改革，我国房地产行业进入市场化运行轨道。由于土地的稀缺性，我国房地产在拉动经济的同时使房地产价格偏离了资产实际的价值，形成了房地产泡沫。我国房地产市场是分化的市场，不同城市的情况有所不同，因此一二线和三四线城市存在房地产泡沫的原因和规模都不同。从需求方面考虑，三四线城市的房产大多以自住需求为主，而一二线城市拥有庞大的常住人口基数和流动人口数，为投机性房产投资提供了条件，这样的投资方式致使房地产价格的上扬与房地产泡沫的产生。本文选取深圳市作为研究对象，一是对特定区域的房地产市场进行泡沫研究更具有现实性和针对性；二是深圳中商产业研究院发布的相关数据显示，2016年深圳市常住人口中外来人口占比达66%，投资比例较大，作为典型的一线城市，其泡沫现象明显。截至2017年11月，距“深八条”实施已经过去了13个月，深圳市房价连跌13个月，但深圳楼市总体面貌并无大的改变，保持成交量平稳、价格微降的局面。因此研究深圳房地产市场和土地财政，对于深圳乃至全国的房地产业发展都有十分重要的意义。

一、文献回顾

目前，对土地财政、房地产泡沫和经济增长的相关性研究不在少数。皮舜、武康平基于面板数据的模型检验，证实我国房地产市场发展与经济增长之间存在着双向Granger因果关系，并且两者之间相互促进[1]。王先柱基于VAR模型对房地产业增加值、开发投资和销售额与经济增长的关系进行了实证分析，结果表明三者均对我国经济发展有贡献[2]。刘民权等通过对政府与房地产开发商之间的博弈路径研究发现，地方政府增加其财政收入的激励制度是导致我国目前房地产市场泡沫的一个主要原因[3]。李勇等借助VAR模型和Granger因果检验分析，表明房价与地价之间存在长期的均衡关系，地价冲击大于房价冲击的影响程度[4]。陈丽萍认为我国地方政府对土地财政依赖度的提高，使得房地产开发商将过高的土地成本转嫁给购房者，从而使房价过度上涨，产生房地产泡沫[5]。陈振环等人基于1978—2011年的相关经济数据进行实证分析，认为我国财政支出、房地产发展与经济增长有着长期稳定的均衡关系；从短期看，尽管三者受随机干扰的影响会偏离长期均衡关系，但偏离是暂时的[6]。何霜基于全国35个大中城市2000—2012年的面板数据进行实证研究，认为地方政府财政与房地产价格有相关性，指出财政支出增加对当地房地产价格有提升作用，且该影响具有滞后性[7]。这些文献为本文提供了值得借鉴的思路。由于深圳市具有独特的区域特点，且鲜有文章选取深圳市为研究对象对土地财政、房地产泡沫与经济增长进行实证分析，本文在现有研究的基础上构建VEC模型，考察三者之间的动态关系。

二、实证研究

（一）指标选取和数据说明

本文选取深圳市1998—2015年的时间序列数据 （来源于 《中国统计年鉴2016》《深圳统计年鉴2016》、财政部网站和中经网），借助计量软件Eviews8.0进行数据分析。选取的指标定义如下：

1.房地产泡沫（HPIR）。陈永霞等认为房价最终要靠居民的支付能力来支撑，因此房价收入比能够直接反映房地产市场是否存在泡沫以及泡沫的膨胀程度，并且指出商品住房的套均销售价格与居民人均年可支配收入比这一算法适用于我国国情[8]。房价收入比的比值越大，居民的支付能力就越低。市场中的房价收入比过高，说明其中投机需求的程度较高，即产生房地产泡沫的概率较大。因此本文选用房价收入比来度量房地产泡沫程度。

2.土地财政（LFR）。梁华等指出1991—2006年全国土地出让收入平均占到财政收入的31%，2003年以后超过50%[9]。土地供给制度下，庞大的土地收入成为地区土地财政拉动经济增长的重要手段。因此本文选取土地出让收入与地方财政收入之比来度量土地财政。

3.深圳市人均地区生产总值（PGDP）。人均地区生产总值作为发展经济学中衡量经济发展状况的重要指标，有助于人们了解和把握一个地区的宏观经济运行状况，是衡量各地区人民生活水平的一个重要标准。因此本文选取人均地区生产总值来度量深圳市的经济发展状况。

（二）数据平稳性检验

为了消除经济数据中可能出现的异方差现象，避免出现伪回归分析，本文对所选取的变量PGDP、HPIR、LFR取自然对数，并将变量符号改为LPGDP、LHPIR、LLFR。由于大多数经济时间序列数据具有不平稳性特点，在分析过程中容易产生虚假回归问题，即两个有相同趋势的数据序列实际上没有实际关联性，但是回归后的可决系数却很高，ADF单位根检验方法可以避免这种情况的出现。因此本文选取该方法对三个变量进行平稳性检验（见表1）。

表1 ADF单位根检验结果

由表1可以看出，深圳市经济增长（LPGDP）、房地产泡沫（LHPIR）、土地财政（LLFR）原序列单位根检验的伴随概率P均大于5%，因此原序列在95%的置信水平下是非平稳的。因此，需要将LPGDP、LHPIR、LLFR进一步差分以后再进行单位根检验。进行差分后，新序列的单位根检验的伴随概率P均小于5%，说明一阶差分后各变量在95%的置信水平都是平稳的。综上所知，差分以后的序列D（LPGDP）、D（LHPIR）、D（LLFR）均是平稳时间序列。

（三）滞后阶数选择与协整检验

建模之前，本文根据AIC和SC最小值准则确定三阶是最优滞后阶数，因此协整检验的最佳滞后阶数为二阶。由于上述变量数据均一阶平整，可推测这些变量之间可能存在长期的均衡关系，Johansen协整检验方法能够确定各个变量间是否真正存在长期的均衡关系（见表2）。

表2 Johansen协整检验结果

由表2可以看出，当原假设为“各变量之间不存在协整关系”时，其相应的伴随概率P为0，在5%的显著水平下拒绝原假设，这说明三个变量间存在协整关系。从检验结果中进一步观察可以得到，当原假设为 “变量间至多存在着一个协整关系”时，其相应的伴随概率P为0.0214，在5%的显著水平下拒绝原假设，这说明三个变量间至少存在一个协整关系。当原假设为“变量间至多存在着两个协整关系”时，其相应的伴随概率P为0.0597，在5%的显著水平下不拒绝原假设，这说明三个变量间至少存在两个协整关系。因此，在5%的显著性水平下，土地财政、房地产泡沫与经济增长之间存在着三个协整关系。其协整方程为：

式（1）揭示了国家土地财政与深圳市经济增长之间存在正相关关系，具体表现为土地出让收入与地方财政收入之比每升高1%，将促进深圳市经济增长0.026897%；深圳市房地产泡沫与经济增长之间存在负相关关系，房地产泡沫化程度每上升1%，将抑制深圳市经济增长0.82756%。

（四）向量误差修正（VEC）模型估计

虽然协整检验结果表明土地财政、深圳市房地产泡沫与经济增长三者之间存在长期的均衡关系，但这种长期均衡关系在短期内经常会偏离。向量误差修正模型恰能在短期内反映和解释各变量之间的相互影响，并且削弱这种偏离的程度。因此本文选取向量误差修正模型，考察短期内土地财政、深圳市房地产泡沫与经济增长之间的相互影响。在模型估计之前，通过AR根检验结果的逆特征根落在单位圆内，可以确定所建立的VEC模型满足稳定性条件（见图1）。

图1 滞后阶数为二的AR特征多项式逆根图

为了讨论土地财政、深圳市房地产泡沫与经济增长三者之间的短期动态关系，由Eviews得出的深圳市经济增长的向量误差修正模型估计结果可知模型的R2为0.781468，调整后的模型R2为0.562936，均达到了0.5以上，说明模型估计效果较好。误差调整项为：

鉴于本文重点讨论土地财政和深圳市房地产泡沫对深圳市经济增长的影响，在此仅给出深圳市经济增长的短期函数，具体如下：

短期模型中，向量误差修正系数为-0.439930，负值表明存在反向修正机制。当其他变量出现非均衡状态时，向量误差修正项会自动使这种状态向均衡状态调整。在短期内，深圳市经济增长在滞后一期和二期的系数分别为-0.546443和-0.721223，说明当期经济增长和上期经济增长呈负相关关系。土地财政在滞后一期和二期的系数均为正，说明土地财政对深圳市经济增长有促进作用。深圳市房地产泡沫在滞后一期和二期的系数均为正，偏离了长期均衡状态，向量误差修正机制将这种状态调整到均衡的作用得以体现。

（五）Granger因果关系检验

协整检验结果表明三个变量之间存在长期的均衡关系，但长期均衡关系不能说明其因果关系，Granger因果关系可以检验变量间是否存在经济意义上的相互关系。因此采用Granger因果检验法确定变量之间的关系（见表3）。

表3 Granger因果关系检验结果

从表3可以看出，当原假设为“LLFR不Granger影响LPGDP”时，p=0.0227＜0.05，表明在5%的显著水平下拒绝原假设，说明的LLFR是LPGDP的Granger原因；当原假设为“LPGDP不Granger影响LLFR”时，p=0.2863＞0.05，表明在5%的显著水平下不拒绝原假设，说明LPGDP不是LLFR的Granger原因。综合双向检验结果说明，土地财政是深圳市经济增长的单向Granger原因。另外，当原假设为“LHPIR不Granger影响LPGDP”时，p=0.4689＞0.05，表明在5%的显著水平下不拒绝原假设，说明LHPIR不是LPGDP的Granger原因。反之，当原假设为“LPGDP不Granger影响LHPIR”时，P=0.9＞0.05，表明在5%的显著水平下不拒绝原假设，说明LPGDP不是LHPIR的Granger原因。综合双向检验结果说明深圳市房地产泡沫与其经济增长之间不存在Granger原因。

（六）脉冲响应分析

为了直观地刻画出变量之间的动态交互关系，本文采用脉冲响应函数说明某个变量的扰动项发生变动对其本身及系统中其他变量的影响情况。本文所构建的VEC（2）模型是稳定的，因此可以得到LPGDP、LHPIR和LLFR对LPGDP的脉冲响应函数分析图，如图2、图3、图4所示，图中的横轴表示滞后的期数（单位为年），纵轴表示冲击程度的大小。由于经济增长是一个长期变化的过程，因此选择20期作为观察对象，从图中可以看出以下信息：

图2 经济增长对自身的响应路径

图3 经济增长对房地产泡沫的响应路径

图4 经济增长对土地财政的响应路径

在本期给深圳市经济增长一个标准差扰动冲击之后，深圳市经济增长由初始值0.011开始大幅下降，在第3期达到最小值-0.0021，随后开始绕0值上下小幅波动，在第9期后基本趋于稳定。总体上，深圳经济增长对其自身的冲击效应随着时间推移逐渐减小，最终趋于稳定，说明了深圳市前期经济发展会对后期经济发展产生反向影响，这可能是由于资源、环境的过度利用，使得深圳市经济发展的内生动力和后劲不足。

给深圳市房地产泡沫一个标准差扰动冲击之后，深圳市经济增长由初始值0开始下降，在第3至4期、6至8期以及10至11期间略有上升趋势，16期后在-0.32上基本趋于稳定，总体上看深圳市房地产泡沫对经济增长具有较大的负向冲击作用，这也验证了协整检验中深圳市房地产泡沫与其经济增长的长期关系。

给土地政策一个标准差扰动冲击之后，深圳市经济增长从初始值0开始上升，在第16期达到0.07后基本出现稳定但稍有上升的趋势，总体上看前期土地政策的调整对深圳市经济增长具有正冲击作用，随着时间的推移，这种正冲击作用趋于稳定，这也符合深圳市早期发展的态势，同时也表明了国家对国有土地使用权的控制力度正在加强。

（七）方差分解分析

由于在脉冲响应中长期趋于稳定的现象表明冲击效应基本不变化，因此要通过方差分解分析影响内生变量的结构冲击的贡献度，从而评价不同结构冲击的重要性。本文通过构建的向量误差修正模型进行方差分解（见图5）。

图5 方差分解结果

由图5可知，随着期数的增加，深圳市经济增长对其自身的贡献率迅速下降，在第3期后基本下降到20%，并有持续下降的趋势，这符合深圳市目前改革的趋势，科技创新企业的兴起使得原本的经济动力企业贡献率降低。而房地产泡沫的贡献率逐步提高，从初始值0开始，在第3期时达到75%，第8期达到90%后趋于稳定，而由之前的结果可知房地产泡沫对经济增长有负向影响，因此需要对深圳市房地产泡沫情况进行有效控制。国家土地政策对深圳市经济增长的贡献率从初期0开始逐渐上升，后期趋于5%稳定，较小的贡献率说明土地政策需要进一步完善才能较好地促进我国经济稳定发展。

三、政策建议

基于对深圳市土地财政、房地产泡沫与经济增长之间的关系的实证分析和结论，提出以下政策建议：

一是制订严密的房地产税制，抑制土地过度投机行为，降低房地产泡沫化程度。作为我国典型的房地产市场，深圳市房价泡沫形成最直接的原因是投机炒房，要从根本上抑制过度投机还得从出台制度出发。自“深八条”政策实施以来，深圳楼价总体呈现平稳调整态势，市场价格有所回落。政府部门还可以通过改革现有税制，如增收住房空置税、土地财产税，减少圈地炒地等不规范行为，提高土地囤积成本，抑制开发商的囤积牟利行为，充分发挥税收的杠杆作用。

二是建立完善的房地产信息管理系统，提高房地产信息的透明度，及时预警房地产泡沫。我国房地产市场本身还处于发展阶段，目前存在着许多问题，政府部门通过信息系统管理可以将真实信息及时传递给消费者，严厉打击市场上的虚假信息，有利于房地产市场健康发展。另外，建立公开、透明的房地产信息管理系统可以有效避免地方政府人员利用政治资源对房地产商进行利益输送，从而使得地方政府土地出让收入更为合理，更好地发挥政府在土地资源配置中的职能作用。

三是推进住房保障和供应体系建设，降低普通居民的购房门槛。现阶段我国居民消费对经济增长的贡献率还较低，而买房作为普通居民消费的一大支出，提高普通居民的房屋购买力对改变我国当前依靠投资驱动经济增长的模式有一定的促进作用。从人才供给角度考虑，过高的房价对人才供给有抑制作用。根据我国国情，政府部门可以通过加大中小户型住宅的供应、加强经济适用房的建设以及发展住房租赁市场等政策，真正实现十九大报告中“房子是用来住的不是用来炒的”的定位。

参考文献：

[1] 皮舜,武康平.房地产市场发展和经济增长间的因果关系：对我国的实证分析[J].管理评论,2004（3）:8-12.

[2] 王先柱.VAR模型框架下房地产业与经济增长关系的实证检验[J].经济问题,2007（34）:31-34.

[3] 刘民权,孙波.商业地价形成机制、房地产泡沫及其治理[J].金融研究,2009（10）:22-37.

[4] 李勇,李汉东,王有贵.中国房价和地价到底谁拉动谁？[J].北京师范大学学报（自然科学版）,2011（5）:542-545.

[5] 陈丽萍.基于土地财政因素分析我国房地产泡沫的成因[J].经营管理者,2013（12）:177.

[6] 陈振环,董银霞.财政支出、房地产发展与经济增长的动态关系研究：基于VAR模型的实证分析[J].资源开发与市场,2014（2）:133-144.

[7] 何霜.地方财政支出与房地产价格关系的实证分析[J].商,2016（31）:204-204.

[8] 陈永霞,吴小平.浅析房地产泡沫的指标：房价收入比[J].当代经济（下半月），2007（10）:38-40.

[9] 梁华,马小刚.土地供给制度、经济增长与宏观调控：基于文献研究[J].生态经济（学术版），2010（1）:20-24.